CFO內參：企業AI轉型的錯誤認識及四大重要事項

人工智能(AI)正在重塑商業，顛覆還未真正到來，甚至速度不像想象的那么快，但是相比電腦、互聯網發展而言依然迅猛。

開發平臺、強大的處理能力以及龐大的數據存儲空間等AI背后的技術，正在迅速發展，亞馬遜在中國甚至放棄電商領域的發展，直接往可擴展的云計算服務平臺上發展，可見其中未來的巨大市場前景，甚至高校也在摸索擬開設有關課程。

雖然前景巨大，但是企業真實的發展依然緩慢，大多數企業只在部分或某個業務流程里試點人工智能，人工智能的推行依然存在文化與組織的障礙。

到底有哪些對企業AI轉型的影響因素呢，近期哈佛商業評論調研了數千位高管，擬從中找出相關緣由，特整理分享其觀點如下：

一、對AI三大錯誤認識

1. 包括認為AI是夠迅速帶來回報的即插即用式技術，立即投入就會立即看到回報，企業的AI轉型一般要投入至少18到36個月時間轉變，甚至超過5年，是一個中長期的規劃執行過程。

2. 企業只組織了少部分試點項目就認為做了AI轉型，事實桑難將AI工作重點從 分散的問題(如增強客戶細分)上升到大的商業難題 (如優化整個客戶旅程)。

3. 對運用 AI的必備條件考慮得不夠充分 ， 除了前沿技術和人才以外，忽略了公司文化、組織架構、工作方式 ，對于公司AI轉型而言，公司文化、結構和工作方式都要支持廣泛應用AI，與技術和人才同等重要。但在多數并非天生數字化的公司，傳統思維方式和工作方式與AI的需求相悖。

二、擴大AI應用范圍要做的四項轉變

1.  從孤島作業轉為跨領域合作 。

由具備多種能力和視角的跨職能團隊開發的AI最能發揮影響力 。讓業務人員和技術人員合作，加上分析專業人士，能夠確保項目 照應到整個組織的重點議題，不只關注單一部門的問題 ， 充分考慮到應用新技術要求的運營變革 。

2. 從由領導者推進的基于經驗的決策，轉為由數據推進的一線決策。

AI得到廣泛應用時，算法推薦會讓組織上下各層級員工的判斷和感知得到增強，得出人類或機器單獨無法獲得的更好的答案。 一方面需要各層級員工信任算法給出的建議，更重要的有權利做決定。

3. 從僵硬固化、趨避風險轉為敏捷、試驗、可適應。

組織必須擺脫“只有完全成熟的創意才能實行”或“只有設計完善的商業工具才能使用”的思維。 AI應用需要迭代，絕少在投入應用之初就具備組織需求的功能。組織要具備“從測試中學習”的態度，將錯誤轉為新知的來源，減少對出錯的擔憂 。收集初期用戶的反饋，用于升級AI工具，能將小問題在轉為風險前糾正，發展會逐漸加速，讓小規模AI團隊能在幾周(而非幾個月)內開發出最小可行產品。

4. 提供動力與相應的培訓。

要實現根本性的轉變，需要領導者幫助員工做好準備，提供動力和相應的培訓。但 首先領導者自己必須先做好準備 。

其次公司必須自上而下對全體人員進行培訓 。包括課堂教學(在線課程或面授)、研討會、在職培訓，乃至前往有經驗的同行業公司參觀學習，同時內部培養分享能力。會針對領導者、分析人員、解讀員、一線人員提供相應不同的側重培訓

領導者：對AI工作原理有一個高層次的認識，學會識別AI機遇并判斷其重要程度。討論AI對員工職能的影響、推廣AI的障礙以及人才培養，并為逐漸推進AI組織所需的文化轉型提供指導。包括學習在真實商業場景中運用AI工具輔助產品發布等決策。

分析人員：針對數據科學家、工程師、架構師以及其他負責數據分析、治理和AI解決方案的員工，持續培養他們的硬技能和軟技能。

解讀員：是需要解讀數據的業務人員，需要基礎的技術培訓，例如運用分析方法解決商業問題、構建AI實踐案例等。

一線終端用戶：大致介紹要使用的新AI工具，之后提供在職培訓，教他們使用AI工具即可。負責營銷和財務等方面的戰略決策者可能需要更高層次的培訓課程，學習在真實商業場景中運用AI工具輔助產品發布等決策。

新的應用方式將會在工作流程、職能和文化方面推動根本性的改變，有時改變還會十分艱難。領導者必須謹慎地帶領組織渡過這一階段。人與機器合作可以獲得高于雙方單獨作業的成績，未來這種合作將會越來越多，在整個組織內成功推廣AI應用的公司會擁有巨大的優勢。

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